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活用方法

スマホから簡単にmicroCMSへのコンテンツ入稿してみる

スマホから簡単にmicroCMSへのコンテンツ入稿してみる
村松 佑亮 村松 佑亮

はじめまして、プラットフォームチームの村松です。

私はスペシャリティーコーヒーが大好きで色々なお店のコーヒー豆をよく買っています。
最近、趣味の一環でどういう豆を買ったのか後から振り返れるように記録として残したく、購入したコーヒー豆の記録にmicroCMSを使用しています。

今までは、自分でmicroCMSの管理画面からコーヒー豆の情報を登録や画像のアップロードなどしていたのですが、コーヒー豆を買って、実際に飲もうとするときにmicroCMSの管理画面を開いてコンテンツを入稿するという作業に面倒さを感じていました。

最近のAIエージェントの進化、モデルの性能・精度がかなり高くなっている、かつmicroCMSもマネジメントAPIやMCPサーバーといったAIエージェントを起点としてコンテンツ管理ができるという方面でさまざまな拡張が進んでいます。
そのため、今となってはかなり楽にコンテンツ入稿できるのではないかと思いトライしてみました。

現在では、購入したコーヒー豆の袋をスマホで撮り、その写真をCodexに貼るだけで、microCMSにかなり自然な形で入稿できるようになりました。

実際の入稿イメージは以下のようになります。

Codexへコーヒー豆のパッケージ写真を貼り付けて「microCMSに投稿までよろしく」と指示している画面

スマホで撮った写真を添付して、「投稿よろしく」と指示するだけでmicroCMSへいい感じにコンテンツの入稿ができるようになりました。

※ いい感じというのは、適切な構造でかつ、画像も統一感のある形で入稿するということを指しています。

  • 実際にスマホで撮った写真から生成されたもの(個人ブログ
ブログの記事一覧画面。コーヒー豆の名称や生産地などが記載されている


そこで今回は、実際にスマホからどのようにいい感じにmicroCMSへコンテンツ入稿しているかの中身の話をしていこうと思います。

写真を貼ってからmicroCMSへの入稿までの流れ

裏側では、だいたい次のような流れが動いています。

  1. 写真からラベル情報を読み取る
  2. 豆の名前、国、地域、品種、精製方法、焙煎度、ロースター名などに分ける
  3. microCMSのAPIスキーマに合わせて登録データを作る
  4. 既存タグや既存コンテンツを確認する
  5. スマホ写真を一覧で使いやすい商品写真へ整える
  6. 画像をmicroCMSのメディアとしてアップロードする
  7. 登録前に検証し、問題がなければコンテンツを作成または更新する
  8. 登録後にmicroCMSから取得し直して、実データを確認する

ラベルの文字を読む技術は一般にOCRと呼ばれます。ただ、今回やっていることはOCRだけではありません。

最近のAIエージェント(ex: Codex, Claude)は、画像内の文字を読むだけでなく、それがロースター名なのか、産地なのか、品種なのか、精製方法なのかを文脈込みで整理できます。

たとえば袋にHondurasRafael LoraPacasFully WashedSniiteと書かれていれば、それを単なるメモとして保存するのではなく、サイトで扱いやすい項目へ分けます。

{
  "豆の名前": "ホンジュラス ラファエル・ロラ / Rafael Lora",
  "国": "ホンジュラス",
  "品種": "Pacas",
  "精製方法": "ウォッシュド",
  "ロースター": "Sniite",
  "タグ": ["ホンジュラス", "浅煎り"]
}

ここで大事なのは、登録先の構造、使うAPI、確認方法、止まる条件を用意しておくことで、AIエージェントが作業として自律して進めやすくなるということです。

microCMSにはAIエージェントが使える入口がある

microCMSには、コンテンツを取得・登録するためのコンテンツAPIがあります。

また、管理画面内の情報取得や操作をAPI経由で行うためのマネジメントAPIもあります。
たとえば、メディアのアップロード、API情報の取得、公開状態の変更など、管理側の操作も外部ツールから扱えるようになります。

さらに、公式のmicroCMS MCP Serverも提供されています。

MCPサーバーを使うと、ClaudeやCursorなどのAIエージェントから、自然言語でmicroCMSのコンテンツ作成・更新などを行えるようになります。

つまり、microCMSには大きく次の入口があります。

  • コンテンツAPI: コンテンツの取得、作成、更新、削除を行う
  • マネジメントAPI: メディア、API情報、公開状態など、管理画面側の情報や操作を扱う
  • microCMS MCP Server: AIツールから自然言語でmicroCMSを操作するための入口になる

今回の流れで使っている実際のAPI

コーヒー豆の写真をmicroCMSへ入稿する流れを、microCMSの機能に分解すると次のようになります。

  • API情報の取得: マネジメントAPIで、登録先のAPIスキーマを確認する
  • 既存コンテンツの取得: コンテンツAPIで、既存の豆やタグを確認する
  • メディアのアップロード: マネジメントAPIで、整えた商品写真をアップロードする
  • コンテンツの作成・更新: コンテンツAPIで、コーヒー豆のデータを作成または更新する
  • 登録後の確認: コンテンツAPIで、作成後のデータを取得し直す

AIエージェントにとって、microCMSのAPIスキーマを読めることはかなりいい体験かと思っています。
理由としては、フィールド名、必須項目、選択肢、関連コンテンツ、画像項目のような情報があると、写真から読み取った情報をどこに入れるべきかAIエージェントが判断しやすくなるためです。

たとえば、精製方法の選択肢に「ウォッシュド」「ナチュラル」「アナエロビック」などが定義されていれば、AIエージェントはラベル上のFully Washedを、自由記述ではなく登録先の選択肢に寄せて扱いやすくなります。

この構造は、AIエージェントにとっても、「何をどこに置けばよいか」を判断するための重要な材料になります。

今回はCLIを挟んだ

今回の私の実例では、マネジメントAPIや公式MCPサーバーではなく、自作したmicrocms cliを使っています。

ただ、そのCLIが特別なことをしているわけでは全くありません。
microCMSが用意しているコンテンツAPIやマネジメントAPIを、AIエージェントから扱いやすいコマンドとしてラップしているだけです。

実際のコマンドは、たとえば次のような流れになります。

microcms api info coffee_beans --json
microcms content list tags --json
microcms media upload coffee.png --dry-run --json
microcms media upload coffee.png --json
microcms validate coffee_beans --file data.json --json
microcms content create coffee_beans --file data.json --dry-run --json
microcms content create coffee_beans --file data.json --json
microcms content get coffee_beans <contentId> --json

CLIにしている理由は、CodexのようなAIエージェントにとって、コマンド実行は非常に扱いやすいからになります。
結果を--jsonで機械的に確認でき、書き込み前に--dry-runで事前確認でき、失敗したときもエラーを読んで止まるという判断が一連の操作として可能になるからです。

スマホからローカルPCの作業ができる理由

今回私が使っているのは、OpenAIが紹介しているChatGPTモバイルアプリ上のCodexです。

これにより、Codexが動いているマシン、たとえばノートPC、開発用マシン、Mac mini、リモート環境などに、ChatGPTモバイルアプリから接続して作業を見たり進めたりします。

そのため、スマホで写真を貼ると、その画像や指示がCodexの作業文脈に入り、Codexが動いているマシン側で、プロジェクトのルールを読み、必要なコマンドを実行し、microCMSに登録する、という流れを行うことができるようになります。

概念的には、これはCodexだけの話ではなく、ClaudeやCursorでも同じことができるようになっています。
そこに、microCMSの公式MCPサーバーを組み合わせたり、リモート開発環境上のエージェントからmicroCMSのコンテンツAPI・マネジメントAPIを呼び出したりしても、同じ体験は作ることが可能です。

スキルとして手順を外に出す

AIエージェントに任せる範囲を広げるには、入り口となるAPIがあるだけではまだ足りません。

どのAPIをいつ使うか、どこで確認するか、どこで人間に戻すかも必要になります。

今回の運用では、スキルとしてmicrocms-content-importを置いています。
スキルは、ざっくり言うとエージェントに読ませる手順書です。

実際には、本文だけではなく参照ファイルも分けています。構成は次のようになります。

project name
microcms-content-import/
├── SKILL.md
├── references/
   ├── api_patterns.md
   ├── coffee_beans.md
   └── troubleshooting.md

以下がその内容です。

「画像をいい感じにする」というのをなるべく言語化し、商品写真としての基準、microCMSへのアップロード、スキーマ確認、入力データの形式、失敗時の復旧までをファイルとして持たせています。

SKILL.md
---
name: microcms-content-import
description: 画像やユーザーから受け取った情報をもとに、microCMSへコンテンツを入稿する。特にコーヒー豆の袋や商品写真を受け取ったとき、画像の見た目をそろえ、microCMSへアップロードし、coffee_beans などのコンテンツを作成または更新する。
---

# microCMS Content Import

画像から情報を読み取り、商品画像として使える状態に整え、mcms-cli(@mrmtsu/mcms-cli)を使ってmicroCMSに登録する。

コーヒー豆の袋写真では、「白背景」を安い背景削除作業として扱わない。このプロジェクトの既存のコーヒー画像は、カタログ写真のような商品画像である。中央配置、正方形、きれいな白または少し温かい白背景、柔らかい影、袋の識別情報が読めること、机や壁の残りがないことを基準にする。元画像が日常的なスマホ写真で、壁や机が写っている場合は、袋だけを雑に切り抜くのではなく、スタジオ撮影風の商品写真として作り直し、アップロード前に必ず目視確認する。

## CLIの前提

- 優先して使うコマンドは microcms
- 自動化しやすいように、原則として --json を付ける

認証状態の確認に使うコマンド:

```bash
microcms auth status --json
microcms config doctor --json
```

## 作業の流れ

### 1. ユーザーの意図を確認する

画像を受け取ったときは、何をしたいのかを確認する。

- 画像アップロードのみ: microCMSのメディアライブラリへアップロードしてURLを返す
- コンテンツ作成: 画像から情報を読み取り、コンテンツを作成する
- 両方: 先に画像をアップロードし、そのURLを使ってコンテンツを作成する
- コーヒー豆登録: コーヒー袋の画像を既存画像に合わせて整え、アップロードし、必要なコーヒータグを作成し、coffee_beans のコンテンツを作成する

### 2. アップロード前に商品画像を整える

コーヒー画像を既存のコーヒー豆画像に合わせる必要がある場合は、次の順で進める。

1. 可能であれば、既存の coffee_beans.photo を確認し、目標の画像スタイルを把握する
2. ユーザーの画像を確認し、単純なトリミングや白背景化で十分かを判断する
3. 日常的なスマホ写真、暗い写真、机の上、壁の前、背景に質感がある写真の場合は、袋を手で切り抜くのではなく、画像生成・編集でクリーンな商品写真として作り直す
4. アップロード前に、次の観点で目視確認する
   - 正方形構図。できれば1024x1024以上
   - 温かみのある白またはオフホワイトのシームレス背景
   - 袋が中央にあり、直立していて、正面寄り
   - 袋の下に自然で柔らかい影がある
   - 壁の質感、机の面、切り抜きの白い縁、ギザギザ、マスク抜け、汚れた背景の残りがない
   - 商品としての識別情報が保たれている。袋の色、ラベル色、ロースター名、商品名、産地などの主要な文字が不自然に変わっていない
5. 生成または編集した画像が、元画像や既存のカタログ画像より明らかに悪い場合はアップロードしない。再生成または再編集する

コーヒー袋画像の生成プロンプトは references/coffee_beans.md のパターンを使う。

### 3. 画像をmicroCMSへアップロードする

CLIでアップロードする。

```bash
microcms media upload <image_path> --json
```

重要なこと:

- 実アップロードの前に microcms media upload <image_path> --dry-run --json を実行する
- JSONレスポンスの data.url を読み取り、アップロード済みURLとして使う
- 目視確認していない途中画像はアップロードしない

複数画像がある場合は、すべてアップロードし、URLを集める。

### 4. 画像から情報を読み取る

受け取った画像を分析し、必要な情報を読み取る。

- 見えている文字、ラベル、商品情報を読む
- 商品名、産地、説明、仕様などの重要情報を特定する
- 日付、数値、その他の構造化できる情報を確認する
- コーヒー袋の場合は、ロースター名、国、地域、精製方法、焙煎度、品種、テイスティングノート、内容量を確認する
- その他の商品では、名前、ブランド、カテゴリ、特徴を確認する

### 5. 登録先APIを決める

どのmicroCMS APIにコンテンツを作成するかを確認する。

- microcms api list --json で利用可能なAPIを表示する
- ユーザーに適切なAPIを選んでもらう
- 不明な場合は内容から提案する。例: コーヒー商品なら coffee_beans

### 6. APIスキーマを取得する

必須フィールドやフィールド型を確認するため、APIスキーマを取得する。

```bash
microcms api info <endpoint_name> --json
```

確認すること:

- 必須フィールド
- フィールド型。text、select、media、relation など
- select の選択肢
- relation フィールドの参照先API

### 7. 追加情報を集める

スキーマと画像から読み取った情報をもとに、足りない情報を確認する。

1. タグやカテゴリなどの関連コンテンツを確認する
   - microcms content list <endpoint> --limit 100 --json
   - 必要に応じて --q、--filters、--fields を使う
2. 足りない必須情報を特定する
3. 足りない情報はユーザーに確認する
4. 読み取った情報をAPIフィールドへ対応づける

重要: コンテンツ作成前に references/api_patterns.md を読み、正しいフィールド形式を確認する。

このプロジェクトのコーヒー豆マスタ登録では、coffee_beans を作成する前に references/coffee_beans.md を読む。

### 8. コンテンツを作成する

作成または更新の前に事前確認を行う。

```bash
microcms validate <endpoint> --file payload.json --json
```

コンテンツを作成する。

```bash
microcms content create <endpoint> --file payload.json --json
```

既存コンテンツを更新する場合:

```bash
microcms content update <endpoint> <content_id> --file payload.json --json
```

フィールド形式のガイドライン。詳細は references/api_patterns.md を参照する。

- Select fields: 文字列ではなく ["value"] のような配列形式を使う
- Media fields: {"url": "..."} のようなオブジェクトではなく、URL文字列を使う
- Relation fields: コンテンツIDを使う。単一なら文字列、複数なら配列

### 9. 確認して報告する

作成後は次を行う。

1. 作成したコンテンツを取得して確認する
   - microcms content get <endpoint> <content_id> --json
2. コマンド成功だけでなく、返ってきたフィールド値を確認する。select のpayload形式が間違っていると、コマンドは成功しても空になることがある
3. フィールド値のサマリーを表示する
4. コンテンツIDと関連URLを表示する
5. CLIレスポンスの ok: true を確認する

## ツールとリソース

### References

- references/api_patterns.md: フィールド型ごとの正しい形式
- references/troubleshooting.md: よくあるエラーと解決方法
- references/coffee_beans.md: コーヒー袋画像の標準化と coffee_beans 作成ワークフロー

## ベストプラクティス

1. APIスキーマを必ず先に確認する。コンテンツ作成前にフィールド型を理解する
2. 既存データを確認する。タグや関連コンテンツを作成する前に重複を避ける
3. 正しいフィールド形式を使う。型エラーを避けるため api_patterns.md を確認する
4. 段階的に情報を集める。画像から読めるものを抽出し、足りないものは確認する
5. 作成前に検証する。microcms validate <endpoint> --file payload.json --json を実行する
6. 自動化しやすい出力を優先する。--json を有効にして、デバッグしやすくする
7. 商品写真はアップロード前に必ず目視確認する。粗い切り抜きはアップロードしない

## よくある落とし穴

- --json を付けず、出力の解析やエラーハンドリングが不安定になる
- メディアアップロードで間違ったドメインを使う。CLIは内部でManagement APIを使う
- フィールド形式を間違える。select は配列、media はURL文字列が必要
- コンテンツ作成前にスキーマ検証をしない
- 既存の関連コンテンツ、タグ、カテゴリを確認しない
- 背景が白いだけで画像をアップロードしてしまう。マスクの破綻、机の残り、壊れた影、照明の不一致がある画像は避ける
- create/update の成功だけを信じて、取得し直してフィールドが入っているか確認しない

エラーが出た場合は references/troubleshooting.md を確認する。
references/coffee_beans.md
# Coffee Bean Master Workflow

ユーザーがコーヒー袋の写真を提供し、その画像を既存サイトのコーヒー画像とそろえ、microCMSにアップロードし、coffee_beans のマスタコンテンツを作成したい場合に使う。

## 画像基準

既存の coffee_beans.photo のスタイルを目標にする。

- 正方形の商品画像。通常は1024x1024以上
- 白または少し温かい白のシームレス背景
- コーヒー袋が中央にあり、直立している
- 商品として識別できる程度に正面を向いている
- 柔らかいスタジオ照明と自然な接地影
- 机、壁、部屋の質感、手、道具、カップ、豆、装飾物を入れない

粗い背景削除画像はアップロードしない。悪い結果を使うくらいなら、待つ方がよい。

次のような場合は却下して再生成する。

- 切り抜きの縁がギザギザ
- 袋の内側に灰色や白の穴がある
- 机や壁の質感が残っている
- 元写真の硬い長方形の切り抜きが残っている
- ラベルが不自然にぼけている、にじんでいる
- 商品がきつく切れすぎている
- 影が物体から浮いて見える

## 推奨画像ワークフロー

1. 既存のコーヒー豆画像を確認する。まだ知らない場合は次を使う
   - microcms content list coffee_beans --fields id,name,photo --limit 20 --json
2. ユーザーの元画像を確認する
3. 元画像がすでにスタジオ商品写真に近い場合は、正方形にトリミングまたは余白追加し、軽く補正する
4. 元画像が日常的な写真、机の上、壁の前、低照度の場合は、画像生成・編集でクリーンな商品写真版を作る
5. 生成画像をアップロード前に見る。厳しめに確認する
6. 目視確認後にだけ、次を実行する
   - microcms media upload <path> --dry-run --json
   - microcms media upload <path> --json

## 画像生成プロンプトのパターン

具体的な袋に合わせて、このプロンプトを調整する。

```text
提供されたコーヒー袋の写真を、ミニマルなコーヒーカタログのスタイルに合う、きれいな商品画像へ編集してください。
実物としての識別情報を保ってください: [袋の色や素材] のコーヒーパウチ、[ラベルの色] の正面ラベル、[見えている商品名・産地・ロースター名] が読めること。
壁、机、背景を完全に取り除いてください。
温かい白またはオフホワイトのシームレス背景で、リアルなスタジオ商品写真として再構成してください。正方形構図、袋は中央、直立、正面寄り、袋の下に自然で柔らかい影、均一なソフトボックス照明、高品質なEC商品写真の雰囲気にしてください。
袋の比率、素材感、ラベルの色面、見えている文字の雰囲気を保ってください。
余計な小物、手、カップ、コーヒー豆、ロゴ、装飾要素を追加しないでください。
切り抜きの破綻、ギザギザ、机の残り、強すぎる影、ぼけ、文字の歪みを避けてください。
```

## 情報抽出

袋のラベルを読み取り、見えている事実を coffee_beans に対応づける。

- name: 日本語名とラベル上の元名を必要に応じて併記する。例: ケニア ンダロイニ / NDARO INI
- country: 既存サイトで日本語表記を使っている場合は国名を日本語にする
- region: 見えている地域。例: Nyeri
- variety: 見えている品種。複数ある場合はカンマ区切り
- process: microCMSのselect表示値として扱う。例: ["ウォッシュド"]
- roastLevel: ラベルやユーザー入力から明示または明らかに推測できる場合のみ入れる。例: Nordic Light / light roast なら ["浅煎り"]
- roaster: 見えているロースター名
- tags: 既存サイトのパターンに合わせ、国タグと焙煎度タグを使う
- photo: アップロード済みメディアURL文字列

見えていない、または推測できないフィールドは空にするか、ユーザーに確認する。農園名や生産者情報を勝手に作らない。

## 既存タグのパターン

このプロジェクトでは、コーヒー豆は通常次のタグを使う。

- 国タグ。例: ケニア
- 焙煎度タグ。例: 浅煎り

タグを作成する前に確認する。

```bash
microcms content list tags --filters 'domain[contains]coffee' --limit 100 --json
```

国タグがない場合は、次の形で作る。

```json
{
  "name": "ケニア",
  "domain": ["coffee"]
}
```

本作成の前に content create tags --file <payload> --dry-run --json を実行する。

## coffee_beans のpayload形式

レスポンス形式ではなく、作成・更新用のpayload形式を使う。

良いpayload:

```json
{
  "name": "ケニア ンダロイニ / NDARO INI",
  "country": "ケニア",
  "region": "Nyeri",
  "variety": "SL 28, SL 34, Batian, Ruiru 11",
  "process": ["ウォッシュド"],
  "roastLevel": ["浅煎り"],
  "roaster": "KOJIMA roastworks",
  "tags": ["countryTagId", "roastTagId"],
  "photo": "https://images.microcms-assets.io/assets/..."
}
```

write payload で避けるべきレスポンス形式:

```json
{
  "tags": [{ "id": "tagId" }],
  "photo": { "url": "https://...", "width": 1024, "height": 1024 }
}
```

## 作成手順

中途半端なコンテンツを避けるため、次の順序を使う。

1. 画像をアップロードし、画像URLを目視確認する
2. タグが存在することを確認する
3. 完全なpayloadファイルを作る
4. microcms validate coffee_beans --file payload.json --json を実行する
5. microcms content create coffee_beans --file payload.json --dry-run --json を実行する
6. microcms content create coffee_beans --file payload.json --json を実行する
7. 作成したエントリを取得する
   - microcms content get coffee_beans <id> --json
8. process、roastLevel、tags、photo など、意図したフィールドがすべて入っていることを確認する

作成が不透明な400エラーで失敗した場合は、必須フィールドだけで作成し、その後小さな単位で更新して復旧する。

1. text fields
2. select fields
3. tags
4. photo

各更新後に必ずコンテンツを取得し、値が実際に存在することを確認する。コマンドが ok: true を返しても、select値が不正な場合はフィールドが空になることがある。

こんな感じで写真の整え方もスキルの中に含めています。

単に「白背景にする」のではなく、既存のcoffee_beans.photoに合わせて、カタログ写真として成立するかを確認してからアップロードするという運用にしています。

この基準があることで、AIエージェントは画像生成・編集を使う場面でも、何を良い結果として扱うか、どの結果を捨てるべきかを判断しやすくなります。

最近のAIエージェントの性能・精度の高さもあいまって、CLIとスキルの整備によってかなり自律してmicroCMSへのコンテンツ入稿までスムーズになるようになりました。

Loop Engineering

話はそれますが、最近Loop Engineeringというの聞くようになりました。

私がやっているスマホから撮った写真をmicroCMSへ入稿するというのは元々Loop Engineeringというのが登場する前からやっていることかつ、Loop Engineeringそのものではない(そもそも概念が違う)ですが、感覚的には近いものがいくつかありました。

Loop Engineeringでは、1回のループを「作業を見つける」・「作業を渡す」・「検証する」・「状態を残す」・「次回につなげる」という流れで捉えます。
人間が毎回プロンプトを入れるのではなく、仕組み側が作業を見つけ、エージェントに渡し、結果を確認し、次の実行へつないでいくところに重心があります。

今回のmicroCMS入稿は、厳密な意味でのLoop Engineeringでは全くありません。

人間が写真を貼るところから始まりますし、入稿対象を自動で見つけたり、スケジュールで起動したり、独立した評価役エージェントが最終判定したりしているわけでもありません。

ただ、API・MCP・CLI・スキル・検証・人間の確認を組み合わせ、整備していくことで、日常の入稿作業を「ループにできる形」へ少しずつ寄せていくことはできます。

今回やっていたのは大きなループを作ることではなく、AIエージェントが自分で進めやすい作業環境を整えることだったのだと思います。

向いているケースと注意点

この方式が向いていそうなのは、入力パターンがある程度決まっていて、登録先の項目定義が明確で、登録前後の確認をAPIやCLIでできるケースです。

そういう意味で今回のコーヒー豆入稿はかなりやりやすかったです。

写真に含まれる情報の種類がだいたい決まっていて、microCMS側の入力欄も決まっているためです。

一方で、判断基準が毎回大きく変わるもの、公開前に法務や権利確認が必要なもの、画像から読み取った情報の誤りが大きな問題につながるものは、最初から自動化しすぎない方がよさそうです。

また、MCPサーバーやAPIをAIエージェントから使う場合は、APIキーの権限設計も大事です。

※ microCMSの公式ドキュメントでも、microCMS公式MCPサーバーを本番環境で利用する場合は、AI操作専用のAPIキーを作成することが推奨されています。

まとめ

今回の体験から感じたのは、エージェントの自律性はAIの性能だけで決まるわけではないということでした。

CodexのようなAIエージェントやモデルが賢くなったから、今回の仕組みが勝手にすべて動くようになったわけではありません。

振り返ってみると地道な整備の積み重ねが精度を上げていたのだと思います。

特に良かったのは、AIエージェントがAPIスキーマを読めることでした。

私の実例で言うと、コーヒー豆の精製方法の選択肢が定義されているだけで、エージェントはコーヒー豆の袋にあるラベル上の "Fully Washed" を、自分で「ウォッシュド」に寄せられます。
もしこれがなかったら、毎回自分に「これは何て書けばいいですか」と聞き返すか、勝手に意図しない形でどこまでも突き進んでいたと思います。

microCMSには、コンテンツを扱うためのコンテンツAPI、管理画面の操作を扱うマネジメントAPI、そしてAIエージェントから操作するための公式MCPサーバーが用意されています。
今回私はCodexと自作した microcms cli を通じて使いましたが、同様のことは公式MCPサーバーを通じてClaudeやCursorからも実現できます。

今のやり方が完成形という感じではなく、タグの表記ゆれはまだ手で直すことがありますし、生成した画像の出来が悪くてやり直すこともあります。
それでも、スマホで写真を撮って貼るだけでここまでできるようになり、入稿体験としてはかなり楽になりました。

この形は、コーヒー豆に限らず、商品登録や店舗メニュー、イベント記録、社内ナレッジの構造化などにも応用できるかもしれません。

自分が普段やっている作業をエージェントが理解しながら進められる形に整えていくところは、つまるところ人にお願いするときと同じでどれだけ相手にわかる形にできるかが大事なんだと思いました。
そのための土台として、microCMSのAPIやMCPは作業の文脈としてエージェントに読ませやすくかなり使いやすかったです。

まずは、無料で
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